<FrameworkSwitchCourse {fw} />

# Fine-tuning, Check![[fine-tuning-check]]

<CourseFloatingBanner
    chapter={3}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

A fost distractiv! În primele două capitole ați învățat despre modele și tokenizere, iar acum știți cum să le ajustați fin (fine-tune) pentru propriile date. Pentru a recapitula, în acest capitol ați:

{#if fw === 'pt'}
* Ați învățat despre dataset-urile din [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri, inclusiv folosind împachetare dinamică (dynamic padding) și colatori
* Ați implementat propria ajustare fină (fine-tuning) și evaluare a unui model
* Ați implementat o buclă de antrenament la un nivel mai scăzut (lower-level)
* Ați folosit 🤗 Accelerate pentru a adapta cu ușurință bucla voastră de antrenament, astfel încât să funcționeze pentru mai multe GPU-uri sau TPU-uri

{:else}
* Ați învățat despre dataset-urile din [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri
* Ați învățat cum să ajustați fin și să evaluați un model cu Keras
* Ați implementat o metrică personalizată

{/if}
